SSVEP信号中含有自发脑电和大量外界干扰信号,属于典型的非线性非平稳信号。传统的滤波方法通常不满足对非线性非平稳分析的条件,1998年黄鄂提出希尔伯特黄变换(HHT)方法,其中包含经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两部分。EMD可以将原始信号分解成为一系列固有模态函数(IMF) [1],IMF分量是具有时变频率的震荡函数,能够反映出非平稳信号的局部特征,用它对非线性非平稳的SSVEP信号进行分解比较合适。
注:SSVEP是指当受到一个固定频率的视觉刺激的时候,人的大脑视觉皮层会产生一个连续的与刺激频率有关(刺激频率的基频或倍频处)的响应。
筛选(Sifting)
1、求极值点 通过Find Peaks算法获取信号序列的全部极大值和极小值
2、拟合包络曲线 通过信号序列的极大值和极小值组,经过三次样条插值法获得两